(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211080120.8 (22)申请日 2022.09.05 (71)申请人 江南大学 地址 214122 江苏省无锡市蠡湖大道180 0 号 (72)发明人 范超　李钰　钱鹏江　蒋亦樟　 陈爱国　顾逸　张欣　姚健　 于宏斌　 (74)专利代理 机构 安徽靖天专利代理事务所 (普通合伙) 34275 专利代理师 杨宝洞 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 医学图像分割模型的构建方法、 系统、 设备 和存储介质 (57)摘要 本发明适用于图像处理技术领域， 提供了一 种医学图像分割模型的构建方法、 系统、 设备和 存储介质， 所述方法包括以下步骤： 获取用于进 行模型训练的图像数据集； 根据所述图像数据集 进行医学图像 分割模型的训练； 对 所述医学图像 分割模型进行观测以进行网格寻优以确定最优 参数， 直至所述医学图像分割模 型达到最佳拟合 后完成医学图像 分割模型的构建， 本发明实施例 在进行上采样时能够获取到更多的高分辨率信 息， 进而更完善地恢复原始图像中的细节， 医学 图像分割模型能够保留更多高层特征图蕴含的 高分辨率信息， 从而提高了图像分割精度。 权利要求书2页 说明书12页 附图7页 CN 115409988 A 2022.11.29 CN 115409988 A 1.医学图像分割模型的构建方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 获取用于进行模型训练的图像数据集； 根据所述图像数据集进行医学图像分割模型的训练； 所述医学图像分割 模型为混入有 改进ECA模块的图像语义分割网络， 所述改进ECA模块由ECA模块和CBAM注意力模块耦合而 成， 其中所述医学图像分割模型中， 图像数据集经过改进ECA模块处理后作为下一层下采样 的输入， 未 经过改进ECA模块处 理的特征图做跳跃 连接； 对所述医学图像分割模型进行观测以进行网格寻优以确定最优参数， 直至所述医学图 像分割模型达 到最佳拟合后完成医学图像分割模型的构建。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取用于进行模型训练 的图像数据集 的步骤， 具体包括： 获取初始图像集； 对所述初始图像集进行预处理， 所述预处理至少包括对初始图像集中图像的筛选、 类 型转换和尺寸 修订； 对经过预处理的初始图像集进行 数据扩增， 得到用于进行模型训练的图像数据集。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述医学图像分割 模型包括下采样特征提 取部和上采样特征提取部， 其中所述下采样特征提取部由两个3 ×3的卷积层和一个2 ×2的 池化层组成； 所述上采样特征提取部由通过双线性插值进 行的上采样和特征拼接以及卷积 层构成的。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对经过预处理 的初始图像集进行数据 扩增的方式为： 通过弹性变换 方法对所述经 过预处理的初始图像集进行 数据扩增。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述医学图像分割 模型进行观测以 进行网格寻优以确定最优参数， 直至所述医学图像分割模型达到最佳拟合后完成医学图像 分割模型的构建的步骤， 具体包括： 对医学图像分割模型的训练过程进行观测， 逐步确定模型的参数 范围； 根据参数 范围逐步确定所述医学图像分割模型的参数最优值； 根据所述 参数最优值对所述医学图像分割模型进行 再训练； 判定所述医学图像分割 模型是否达到最佳拟合， 当所述医学图像分割 模型达到最佳拟 合时， 完成医学图像分割模型的构建。 6.医学图像分割模型的构建系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 图像数据集获取模块， 用于获取用于进行模型训练的图像数据集； 模型训练模块， 用于根据所述图像数据集进行医学图像分割模型的训练； 所述医学图 像分割模型为混入有改进ECA模块的图像语义分割网络， 所述改进ECA模块由ECA模块和 CBAM注意力模块耦合而成， 其中所述医学图像 分割模型中， 图像数据集经过改进ECA模块处 理后作为下一层下采样的输入， 未 经过改进ECA模块处 理的特征图做跳跃 连接； 寻优再构建模块， 用于对所述医学图像分割 模型进行观测以进行网格寻优以确定最优 参数， 直至所述医学图像分割模型达 到最佳拟合后完成医学图像分割模型的构建。 7.根据权利要求6所述的医学图像分割 模型的构建系统， 其特征在于， 所述图像数据集 获取模块包括： 初始图像集获取 单元， 用于获取初始图像集；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115409988 A 2预处理单元， 用于对所述初始图像集进行预处理， 所述预处理至少包括对初始图像集 中图像的筛 选、 类型转换和尺寸 修订； 数据扩增单元， 用于对经过预处理的初始图像集进行数据扩增， 得到用于进行模型训 练的图像数据集。 8.根据权利要求6所述的医学图像分割 模型的构建系统， 其特征在于， 所述寻优再构建 模块包括： 观测单元， 用于对医学图像分割模型的训练过程进行观测， 逐步确定模型的参数 范围； 最优值确定单 元， 用于根据参数 范围逐步确定所述医学图像分割模型的参数最优值； 再训练单 元， 用于根据所述 参数最优值对所述医学图像分割模型进行 再训练； 拟合判定单元， 用于判定所述医学图像分割模型是否达到最佳拟合， 当所述医学图像 分割模型达 到最佳拟合时， 完成医学图像分割模型的构建。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述计算机程序被所述处理器执行时， 使得所述处理器执行权利要求1至6中任一项权 利要求所述医学图像分割模型的构建方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时， 使得所述处理器执行权利要求1至6中任一项权利 要求所述医学图像分割模型的构建方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115409988 A 3